Точность микро-диктанта (HSK2 listening)
Метрика для коротких диктантов на 5–7 секунд: помогает понять, уменьшается ли число одних и тех же listening-сбоев, а не только общая тревога вокруг аудирования.
| Когда использовать | После цикла микро-диктантов, routines на listening repair и при работе с конкретной ловушкой аудирования. |
|---|---|
| Как применять | Берёте 3 коротких диктанта одного типа и считаете точность по ключевым единицам, а не по всему куску текста целиком. Затем повторяете тот же тестовый тип через 1–2 недели. |
Для аудирования очень полезна метрика, которая видит не «было тяжело», а повтор одного и того же промаха. Микро-диктант как раз про это: если числа, частицы или финали продолжают падать на тех же местах, это видно сразу.
Последняя редакторская проверка: Редакция Бонихуа, 12 марта 2026 г..
Проверил: Дмитрий Петренко, главный редактор; Анна Смирнова, фактчек и валидация данных.
Методология и стандарты редакции: /editorial-policy
Trust и методология
Источник: datasets/teaching/retest-metrics.jsonl
Проверка: Валидация схемой Zod, проверка связей related_ids и статическая сборка маршрутов.
Частота обновления: При каждом обновлении датасета и пересборке manifest.
Ограничения: Данные носят справочный характер и не являются публичной офертой.
Лицензия: CC-BY-NC-SA-4.0. Условия использования.
Коммерческое использование — по запросу на hello.bonihua@gmail.com.
Quality score: 96%.
Битые related_ids: 48. Последняя проверка: 12 марта 2026 г..
Отчёт: reports/dataset-audit-2026-02-13.md
Примеры
- Сегодня 4 ошибки на 12 ключевых единиц, через 2 недели — 2 ошибки на похожем наборе.
- Частицы всё ещё валятся, а числа уже выровнялись — значит, надо менять фокус работы.
Связанные материалы
FAQ
Потому что иначе вы видите только общий балл и не понимаете, что именно всё ещё не чинится.
Да, если сам тип listening-сбоя остаётся тем же.